Pulsera inteligente para predicciones de problemas del corazón
Los dispositivos IoT se han convertido en objetos más de nuestra vida cotidiana, estando presentes en nuestro día a día y en todos los escenarios, desde el ocio, la industria, el transporte, hasta la medicina. El presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un dispositivo inteligente basado...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/88436 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/88436 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 004(043.3) Pulsera inteligente Riesgo cardiaco Fiabilidad Eficacia Tensorflow Neurona Smart band Cardiac risk Reliability Efficacy Neuron Informática (Informática) 33 Ciencias Tecnológicas |
| Sumario: | Los dispositivos IoT se han convertido en objetos más de nuestra vida cotidiana, estando presentes en nuestro día a día y en todos los escenarios, desde el ocio, la industria, el transporte, hasta la medicina. El presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un dispositivo inteligente basado en una pulsera con una placa de programación con la posibilidad de medir valores como el oxígeno en sangre y ritmo cardiaco con el objetivo de predecir posibles riesgos cardiacos a través de algoritmos de redes neuronales implementados en Python. Para lograr este objetivo, se ha diseñado y construido un prototipo de pulsera inteligente que cuenta con un conjunto de sensores para medir las variables antes mencionadas. Además, se ha desarrollado un script de Python para procesar y analizar los datos obtenidos por los sensores y aplicar técnicas de aprendizaje automático basadas en redes neuronales para realizar las predicciones. Se ha llevado a cabo una evaluación exhaustiva del prototipo de la pulsera inteligente y del script de Python, mediante la realización de pruebas de campo y de laboratorio, para evaluar su precisión, fiabilidad y eficacia en la detección de los posibles riesgos para la salud. Los resultados obtenidos demuestran que la pulsera inteligente y el script de Python son capaces de detectar dichos riesgos con una precisión y fiabilidad aceptada, lo que la convierte en una herramienta con un gran potencial en el área de la salud con valor médico para la prevención de afectaciones cardiovasculares además de contribuir a seguir desarrollando el área de los dispositivos wearables y tecnologías de la salud. |
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